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5G AI_智慧驱动视域下融媒体APP体验设计

5G AI_智慧驱动视域下融媒体APP体验设计

  • 2021-06-22
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论大数据在著作权法保护中的冲突与协调

:现代网络技术与科技手段使大数据的利用与传播打破了传统的交易模式,使数字时代的盗版 行为成为不受时空限制的低成本行为,甚至可能以牺牲“创作”为代价换取信息社会的快速发展。 大数 据资源法律救济保护的滞后性难题,引发了人们对大数据在著作权法保护中的冲突与协调的思考。 为 实现对大数据权利人的保护和社会利益最大化目的,文章以大数据及其权属论争为基点,通过法经济学 与法哲学的理论范式推演探知大数据的权属划分与价值收益,得出大数据适用于著作权法保护的可行 性结论。 并借鉴大数据在英美法系与大陆法系法律框架下的经验与共识,解构大数据适用著作权法的 助益与阻滞因素,从而尝试以设立“数据权”或与其他法律制度兼容的形式检验法学科学处理现代科学 的技术理性,为大数据的法律保护提供更多可能性。

  • 2021-06-18
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铁路机务大数据应用系统设计研究 (1)

推动大数据技术在铁路机务专业的综合开发和应用,加快智能铁路建设可大幅提高机务运输生产效率和机车运用质量。基于铁路机务专业运输生产及信息化发展情况,阐述铁路机务大数据的特征及应用现状,在此基础上,提出铁路机务大数据应用系统的设计目标及定位,设计“N+1+3”总体架构及技术架构,从设备、人员和综合管理3个方面研究适用于该系统的机车运用组织、机车整备检修、司乘组织管理等7个典型应用场景,并对部分关键技术设计相应的大数据分析模型,为铁路机务专业运输生产的安全、智能和创新发展提供理论参考。

  • 2021-06-18
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2020年上半年中国互联网发展趋势报告

移动端数据:通过SDK的形式获取用户移动端APP使用数据。包括但不限于频次、时长、浏览路径、订单、移动支付等维度数据的收集、上报、存储及统计分析。PC端数据:针对特定类型平台进行不同维度及口径的数据抓取、数据结构化处理、存储及统计分析。宏观数据:来源渠道主要包括Wind、choice、彭博、各国相关统计机构、国际组织、第三方数据机构等。

  • 2021-06-18
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战时物资配送模型及算法研究_曹冠平

战时,部队物资消耗巨大,补给时间紧迫且保障力量有限,特别需要科学的方法,兼顾保障时间、车辆装载量以及物资需求紧迫度等因素,合理设计配送方案,确保部队战斗力不受影响。论文以配送时间和需求紧迫度的乘积最小为目标函数,建立了满足车辆最大装载量约束的物资配送数学模型,并利用遗传算法进行求解,为确保解的优质性和算法的收敛速度,设计了特殊交叉算子和变异算子。最后,通过算例检验了模型的适应性和算法的有效性,为其他军事或非军事领域物资配送问题提供了新的方法思路。

  • 2021-06-17
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智慧城管解决方案

通过智慧平台和智慧管理,将数字城管升华到智慧城管。

  • 2021-04-30
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基于大数据的社交网络数据挖掘-毕业论文

万事万物都有联系,人们与社交网络相互联系,与信息,组织,所在地相联系,只对个体进行研究所获得成果是有限的,所以婴对整个系统进行研究,面这个系统就是个社交网络。 社交网络分析山图论, 数学以及社公学中的社交网络理论发展而来,在最近的这10 15年中,网络分析还借助计算机科学,物理

  • 2021-04-29
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基于单片机的太阳能热水器智能控制系统的设计

太阳能热水器以其诸多的优点受到人们的欢迎。本论文味8C52单片机为核心,配合电阻型4档水位传感器、负温度系数NTC热敏电阻温度传感器、8255扩展键盘和显示器件、驱动电路(电磁阀、电加热、报警)等外图器件,完成对太阳能热水器我容内的水位,水温测量,显示时间;

  • 2021-04-23
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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